Je zcela běžné, že analýzy obsahují nepoužívané sloupce. Sloupce, které nejsou povinné, ale přesto jsou vybrány, významně ovlivňují výkon. V tomto tématu je vysvětleno, jak zlepšit výkon odstraněním všech nepotřebných sloupců.
Identifikace nepoužívaných sloupců
Year
), ovlivníte výkon:
Následující obrázek ukazuje jednoduchou sestavu s počtem zákazníků podle oblasti a roku.
Zobrazená sestava je grafem zobrazujícím počet zákazníků podle oblastí. Můžete vidět, že sloupec Year
je vyloučen.
Logický dotaz s nepoužitým sloupcem Rok
I když se sloupec Rok
v zobrazení nezobrazuje, je stále vybrán jako součást logického dotazu.
Rok
do analýzy má následující dopad:
Fyzický dotaz s nepoužitým sloupcem Rok
Pokud zkontrolujete fyzický dotaz, můžete identifikovat oblasti, kde je výkon ovlivněn.
Tento příklad ukazuje SELECT count distinct
z agregačního pravidla pro počty zákazníků. V některých situacích ovlivňuje také sestavy s agregačním pravidlem součtu. Vygenerovaný dotaz v tomto scénáři také používá seskupovací množinu. Na úrovni databáze se může jednat o výběr mnoha řádků (miliony) a následné seskupení podle sloupce Rok
a Oblast
, a také sloupce Oblast
. To může spotřebovávat značné množství zbytečných databázových zdrojů.
Odebrání nepoužívaných sloupců
Odeberte sloupec Year
a analyzujte dopad na generované logické a fyzické dotazy.
Logický dotaz po odebrání sloupce Rok
Nyní logický dotaz neobsahuje sloupec Rok
a hlavně je odebrána agregace sestavy.
Fyzický dotaz po odebrání sloupce Rok
Fyzický dotaz je nyní mnohem jednodušší, protože neobsahuje seskupovací množiny a počet vybraných záznamů se výrazně snížil.
Přezkoumáním analýzy nevýkonných sestav a v první řadě jednoduchým odebráním nadbytečných nepoužívaných sloupců můžete dosáhnout výrazného zvýšení výkonu. Vytvořený fyzický dotaz je méně složitý a je vráceno méně záznamů, proto je nutné méně zpracování.